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《基于多尺度方向特征的行人檢測(cè)算法》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、分類(lèi)號(hào)：——UDC：——工學(xué)碩士學(xué)位論文密級(jí)：——編號(hào)：——基于多尺度方向特征的行人檢測(cè)算法碩士研究生：楊志輝指導(dǎo)教師：黃鳳崗教授學(xué)位級(jí)別：工學(xué)碩士學(xué)科、專(zhuān)業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)所在單位：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院論文提交日期：2009年1月論文答辯日期：2009年2月學(xué)位授予單位：哈爾濱工程大學(xué)哈爾濱’l：稃人學(xué)碩十學(xué)何論文摘要隨著人類(lèi)社會(huì)的發(fā)展，社會(huì)的不安全因素也隨之增多。國(guó)際上的每一次恐怖主義襲擊事件都為各國(guó)的安防部門(mén)敲響了警鐘。因此，許多國(guó)家越來(lái)越重視采用視頻監(jiān)控技術(shù)對(duì)重要部門(mén)、敏感地點(diǎn)、公共場(chǎng)所等進(jìn)行監(jiān)控。雖然人臉目標(biāo)檢測(cè)、車(chē)牌目標(biāo)檢測(cè)等典型目標(biāo)檢測(cè)方法已經(jīng)日趨成熟，但是
2、復(fù)雜環(huán)境下高可靠性的移動(dòng)人體目標(biāo)檢測(cè)卻仍然面臨著很大困難，使之成為了本領(lǐng)域內(nèi)最為重要和迫切的研究問(wèn)題。同時(shí)，開(kāi)展此方面的研究對(duì)目標(biāo)的模式表達(dá)，以及本領(lǐng)域內(nèi)的核心問(wèn)題的研究也具有重要的理論意義。目前對(duì)于特征的描述主要分為對(duì)色彩的處理和對(duì)輪廓的提取兩方面。其中最具有代表性的就是Viola提出的Haar-Like和Dalai采用的HOG作為物體的特征描述子，而且在人體檢測(cè)上都達(dá)到了很好的效果。本文作者受到以上兩種特征描述子的啟發(fā)，提出了一種新的特征一多尺度方向特征，這種新特征不僅囊括了上面兩種特征各自的優(yōu)點(diǎn)，還彌補(bǔ)了它們的不足。這種特征是針對(duì)特征區(qū)域的形狀進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的，由“全部特
3、征組合起來(lái)所形成的特征集”反映的是“圖像在不同尺度上的方向特征”。并且分別在SVM和AdaBoost機(jī)制下進(jìn)行訓(xùn)練，利用訓(xùn)練出來(lái)的模型在視頻和圖片上進(jìn)行行人檢測(cè)，通過(guò)在公共測(cè)試集和本文自己的測(cè)試集上進(jìn)行測(cè)試，并將結(jié)果與國(guó)際上其它領(lǐng)先算法相對(duì)比分析，實(shí)驗(yàn)證明了：在相同的檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)下，使用本文所提出的理論框架，無(wú)論在運(yùn)算速度上，還是在檢測(cè)結(jié)果的精度上，本文算法都表現(xiàn)出了明顯的優(yōu)勢(shì)。關(guān)鍵詞：行人檢測(cè)；多尺度方向特征；級(jí)聯(lián)AdaBoost；支持向量機(jī)AbstractWiththedevelopmentofhumansociety，therearemoreandmoresociali
4、nsecurityfactorsatthesametime．Eachterroristattackontheinternationalgivesawake-upcallforeverynationalsecuritydepartments．Asaresult，manycountriespaymoreandmoreattentionstotheuseofvideosurveillancetechnologytotheimportantsectors，sensitivelocations，suchastomonitorpublicplaces．Althoughtheobjec
5、tdetectiontechnologysuchasfacedetectionandlicenseplatedetectionhavebecomemoremature，howeverthehighreliabilitydetectionofmovinghumanwhichisonthecomplexenvironmentisstillfacedwithgreatdifficulties．Meanwhile，tocarryouttheresearchalsohasimportanttheoreticalsignificancetotheobjectivemodelexpre
6、ssionaswellasthecoreofthisarea．Atthepresent，thedescriptionofthemainfeaturescontainstowpartswhicharetheprocessingofcolorandtheextractionoftheoutline．ThemostrepresentativedescriptorsareViola’SHaar-LikeandDalai’SHOG．a(chǎn)ndachievegoodresultsinhumandetection．Inthisthesis，weputforwardanewdescripto
7、r-Multi-scaleorientationfeature．Thenewfeaturesnotonlyincludethetwocharacteristicsoftheirrespectiveadvantages，butalsomakeupfortheirlack．Thisfeatureisdescribedaccordingtotheshapeofthecharacteristicsregion．a(chǎn)ndtheset0Iallthefeaturesdescribethedifferentorientationofeachs
